Автоматизация разработки машинного обучения с помощью AIDE
Разработка высокоэффективных моделей машинного обучения требует значительных временных и ресурсных затрат. Инженеры и исследователи тратят много времени на настройку моделей и оптимизацию гиперпараметров. Для решения этих задач были разработаны инструменты автоматизации, такие как нейронный поиск архитектуры и AutoML, которые упрощают оптимизацию моделей, но все еще сталкиваются с проблемами вычислительных затрат и масштабируемости.
Одной из основных проблем в разработке машинного обучения является зависимость от итеративного эксперимента. Инженеры должны оценивать различные конфигурации для оптимизации производительности модели, что делает процесс трудоемким. Традиционные методы оптимизации часто требуют обширного проб и ошибок, что ограничивает продуктивность. Для решения этих неэффективностей необходима интеллектуальная система, которая может систематически исследовать пространство поиска и минимизировать ненужные вычисления.
Исследователи из Weco AI представили AI-Driven Exploration (AIDE) — интеллектуального агента, который автоматизирует процесс разработки машинного обучения. AIDE рассматривает разработку модели как задачу поиска в дереве, что позволяет системе систематически улучшать решения. Эта методология обеспечивает оптимальное навигацию через возможные решения с помощью автоматизированных оценок.
AIDE структурирует процесс оптимизации как иерархическое дерево, где каждый узел представляет потенциальное решение. Политика поиска определяет, какие решения следует уточнять, а функция оценки оценивает производительность модели на каждом этапе. Система использует оператор кодирования, основанный на LLM, для генерации новых итераций, что позволяет минимизировать ненужные вычисления.
Эмпирические результаты показывают эффективность AIDE в разработке машинного обучения. Система была оценена на соревнованиях Kaggle, достигнув средней производительности, превышающей 51.38% человеческих участников. AIDE также продемонстрировала превосходство в различных тестах, включая MLE-Bench и RE-Bench, показывая высокую адаптивность к разнообразным задачам машинного обучения.
AIDE значительно улучшает рабочие процессы машинного обучения, снижая зависимость от ручных процессов. Данные эмпирических оценок подтверждают, что она эффективно повышает эффективность и адаптивность, что делает разработку машинного обучения более масштабируемой.
Если вам нужна помощь в управлении AI в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей AI, подпишитесь на наш Telegram https://t.me/itinai.
Посмотрите практический пример AI-решения: бот для продаж от https://itinai.ru/aisales, предназначенный для автоматизации общения с клиентами круглосуточно и управления взаимодействиями на всех этапах клиентского пути.
